"""
1.如何验证 RAG应用的质量？
做自动化测试，准备好样本集

相关性指标：
    精确率（Precision@k）：前 k 个检索结果中，相关文档的比例（衡量 “少找错”）。
    召回率（Recall@k）：所有相关文档中，被检索到的比例（衡量 “没漏关键信息”）。
    排序质量：
        NDCG@k（归一化折损累积增益）：评估检索结果的排序合理性（相关文档是否排在前面）。
        MAP（平均准确率）：衡量检索结果在不同位置的平均相关性。
覆盖率指标：
    检索结果是否覆盖问题所需的核心知识点（如 “问题涉及 3 个关键信息，检索结果是否包含至少 2 个”）。
    对 “边缘查询”（如模糊问题、长尾问题）的检索覆盖能力。
抗噪性指标：
    对 “模糊查询”（如歧义表述、错别字）的容错能力（如检索系统是否能通过语义理解修正查询）。

2.如何提升 RAG应用的质量？
知识库父子分段
拆分用户的问题，
混合检索
重排序
提示词优化
更换模型，向量模型、大模型

"""